GROWでChatGPTは使える？AI解答の精度とバレるリスクを解説

就職活動の適性検査で、「GROWをChatGPTで攻略できるのでは」と考えている就活生は多いのではないでしょうか。

結論から言うと、GROWはChatGPTでの解答が構造的に不可能なテストです。

GROWはIGS社が提供するAI活用の360度評価テストであり、周囲からの他者評価データを使用するため、受検者本人がAIを使って操作できる余地がありません。

この記事では、GROWでChatGPTが使えない理由やGROWの独自の評価構造、そしてAIを正しく活用したGROW対策方法まで詳しく解説します。

GROWでChatGPT（AI）は使える？結論から解説

GROWはIGS社が提供するAI活用の適性検査であり、従来のWebテストとは根本的に異なる評価手法を採用しています。

ここでは、GROWにおけるChatGPT利用の実態と、なぜGROWがAIでの攻略に向かないのかを解説します。

結論：GROWは360度評価のためChatGPTでは操作が不可能

結論として、GROWの評価をChatGPTで操作することは構造的に不可能です。

GROWの最大の特徴は360度評価を採用している点であり、受検者本人の回答だけでなく、受検者の周囲にいる複数の評価者（友人、先輩、後輩など）からの他者評価データが測定に使用されます。

従来のWebテストでは受検者自身が問題に回答する形式のため、理論的にはAIを使って回答を操作する余地がありましたが、GROWでは評価データの大部分が他者から提供されます。

受検者がChatGPTを使って自分のパートの回答を操作したとしても、他者評価のデータは受検者の手が届かない領域であるため、テスト結果全体を操作することは不可能です。

さらに、GROWはIGS社独自のAI技術を使って受検者のコンピテンシー（行動特性）と気質を分析しており、自己評価と他者評価の整合性も検証されます。

ChatGPTで自己評価パートを偽った場合、他者評価との間に不自然な乖離が生じ、かえって評価を下げるリスクがあります。

GROWの360度評価とは：他者評価データの仕組み

GROWの360度評価は、受検者本人と複数の評価者の両方からデータを収集する独自の評価手法です。

受検者はまず自己評価として自分自身のコンピテンシーに関する質問に回答しますが、同時に受検者が指定した周囲の人物（通常3〜5名程度）にも評価を依頼します。

評価者は受検者の日常的な行動や態度について質問に回答し、その回答データがGROWのAIアルゴリズムに入力されます。

GROWのAIは自己評価と他者評価の両方を総合的に分析し、受検者のコンピテンシーと気質のプロファイルを生成します。

他者評価は受検者が直接コントロールできないため、自己評価だけを操作しても全体の結果には限定的な影響しか及びません。

この360度評価の仕組みこそが、GROWをカンニングやAI利用に対して最も耐性のあるテストにしている核心的な要素です。

GROWの提供会社（IGS社）のAI活用と不正対策

GROWを提供するIGS（Institution for a Global Society）社は、AI技術を活用した人材評価の先駆企業です。

IGS社はGROWの評価にAIを積極的に活用しており、受検者のコンピテンシーと気質を独自のアルゴリズムで分析しています。

AI技術の専門企業であるIGS社は、ChatGPTやGeminiなどのAIツールが自社のテストに対してどのように使われ得るかを十分に理解しています。

そのため、GROWの評価システムには自己評価と他者評価の整合性チェックが組み込まれており、自己評価だけを不自然に操作した場合は即座に検知されます。

さらに、評価者の回答パターンについても統計的な分析が行われており、受検者が友人に依頼して意図的に高い評価をつけさせた場合でも、不自然な評価パターンとして検出される仕組みになっています。

IGS社はAI技術の開発者側であるため、AIを使った不正への対策は他のテスト会社と比較しても特に高度であると言えます。

ChatGPTでGROWの問題は解けるのか？評価項目別に検証

仮にChatGPTを使おうとしても、GROWの評価結果を操作することは困難です。

ここでは、GROWの各評価項目においてChatGPTがどの程度対応できるのかを具体的に検証します。

気質の測定：生まれ持った特性のためAIで偽ることは無意味

GROWで測定される「気質」は、受検者の生まれ持った性格的な特性を評価する項目です。

気質の測定では、楽観性や外向性、リスク許容度などの基本的な性格傾向が質問を通じて測定されます。

ChatGPTに「GROWの気質検査でどのように回答すべきですか」と質問しても、AIは「一般的に企業が好む回答」を提示するにすぎず、受検者本人の実際の気質を反映した回答にはなりません。

気質の検査では回答の一貫性が統計的に分析されており、自分の本来の気質と異なる回答を続けると矛盾が検出されます。

さらに重要なのは、GROWでは他者評価によっても受検者の気質が間接的に評価されるため、自己評価で偽った気質と他者から見た気質の間に乖離が生じることです。

この乖離はGROWのAIによって「自己認知の正確さ」の低さとして分析され、結果としてプロファイル全体の信頼性が低下します。

気質は企業との相性を判断するための指標であり、偽って入社しても企業文化とのミスマッチにつながるため、正直に回答することが自分自身のためにもなります。

コンピテンシーの測定：行動特性は他者評価で検証される

GROWのコンピテンシー（行動特性）評価は、自己評価と他者評価の両方から総合的に判定されます。

コンピテンシーとは、リーダーシップ、課題設定力、異文化理解力、協働力など、実際の行動に基づいた能力指標です。

受検者は自己評価として自分のコンピテンシーに関する質問に回答しますが、同時に評価者からも同じコンピテンシーに関する評価が行われます。

ChatGPTに「リーダーシップが高く見える回答はどれですか」と聞いて自己評価を操作しても、他者評価で「リーダーシップが低い」と評価されれば、自己評価と他者評価の乖離としてマイナス評価になります。

GROWのAIは自己評価と他者評価の一致度も分析しており、両者の乖離が大きい場合は「自己認知が低い」という評価につながります。

コンピテンシーの評価を操作しようとすることは、かえって自己認知の正確さを下げるという皮肉な結果を招くため、AIの活用は完全に逆効果です。

自分自身の強みと弱みを正確に把握し、正直に回答することが、GROWで最も良い結果を得るための唯一の方法です。

他者評価：受検者が直接コントロールできない評価データ

GROWの360度評価における他者評価は、受検者が一切コントロールできない外部データです。

評価者は受検者から依頼を受けてGROWの評価フォームに回答しますが、その回答内容は受検者には通知されず、直接確認することもできません。

評価者がどのような回答をしたかは、GROWのAIアルゴリズムに入力された後、自己評価データと統合されてプロファイルが生成されます。

受検者がChatGPTを使って自分の回答を操作しても、他者評価データはAIの手が届かない独立した情報源であるため、テスト全体の結果を変えることはできません。

評価者に対して「高い評価をつけてほしい」と依頼することは可能ですが、GROWのAIは評価者の回答パターンも分析しており、意図的に高い評価ばかりをつけた場合は不自然なパターンとして検出されます。

他者評価という仕組みそのものが、GROWを不正に対して最も耐性の高いテストにしている根本的な理由です。

GROWでChatGPTを使うとバレる理由

GROWはそもそもAI利用が構造的に不可能なテストですが、仮に自己評価パートで不正を試みた場合も確実にバレます。

ここでは、GROWでAI利用がバレる具体的な仕組みを解説します。

自己評価と他者評価の乖離分析

GROWの最も強力な不正検知機能は、自己評価と他者評価の乖離を自動的に分析するAIアルゴリズムです。

受検者がChatGPTを使って自己評価パートの回答を操作した場合、その回答は「AIが考える理想的な人物像」を反映したものになります。

しかし、他者評価はその受検者を日常的に知っている人物が回答するため、受検者の実際の行動特性が反映されます。

AIで操作された自己評価と、実際の行動に基づく他者評価の間に大きな乖離が生じた場合、GROWのAIはその乖離を自動的に検出します。

乖離が検出された場合、「自己認知の正確さが低い」という評価がプロファイルに反映されるため、企業に対してネガティブな印象を与えることになります。

GROWの評価システムは自己評価の操作を前提として設計されており、操作があった場合でもその影響を最小化し、他者評価を重視した信頼性の高いプロファイルを生成する仕組みになっています。

評価者の回答パターン分析

GROWでは、評価者の回答パターンについても統計的な分析が行われています。

通常の評価者は、受検者の強みと弱みの両方を反映した回答をするため、すべての項目で最高評価をつけることは極めてまれです。

受検者が評価者に依頼して意図的に高い評価をつけさせた場合、すべての項目で一律に高い評価がつくという不自然なパターンが生じます。

GROWのAIは評価者の回答の分散や項目間の相関を分析しており、自然な評価パターンから逸脱した回答は不正の可能性として検出されます。

また、複数の評価者の間での評価の一致度も分析されており、全評価者が完全に一致した高評価をつけるケースは統計的に極めて不自然として扱われます。

IGS社はAI技術の専門企業であるため、統計的な不正検知のアルゴリズムは非常に高度であり、素人の操作で検知を回避することは事実上不可能です。

回答の一貫性チェックと操作ログ

GROWの自己評価パートには、回答の一貫性を検証する仕組みが組み込まれています。

質問の中には同じコンピテンシーを異なる角度から測定する設問が含まれており、一貫性のない回答をした場合は信頼性の低い結果として処理されます。

ChatGPTに各設問を個別に質問して回答を得た場合、AIはそれぞれの設問に対して独立に回答を生成するため、全体としての一貫性が保たれない可能性があります。

さらに、GROWの受検画面ではブラウザの操作ログが記録されており、タブ切り替えや別アプリケーションの起動が検知されます。

ChatGPTに質問を送信するためにブラウザのタブを切り替えた場合、その操作は時刻とともに確実に記録されます。

操作ログの記録と回答の一貫性チェック、さらに自己評価と他者評価の乖離分析という三重の検知システムにより、GROWでの不正は確実に発覚します。

GROWでChatGPTを使ったカンニングがバレたらどうなる？

GROWでAIを使った不正行為が発覚した場合、就活生が受ける影響は非常に深刻です。

ここでは、発覚時に受ける具体的なペナルティを解説します。

内定取り消し・選考失格

GROWでの不正行為が発覚した場合、最も直接的な影響は選考失格または内定取り消しです。

GROWを導入する企業は、従来型のテストでは測定できない受検者の行動特性やコンピテンシーを重視する採用方針を持っています。

360度評価による多角的な人物評価を採用している企業にとって、テスト結果の不正は採用判断の基盤を根本から揺るがすことになります。

自己評価と他者評価の乖離データは客観的な証拠として機能するため、不正の指摘に対して弁解の余地はほとんどありません。

内定承諾後であっても、データの再分析により不正が事後的に発覚するケースがあり、入社直前での内定取り消しという最悪の事態も想定されます。

数時間の安易な行動のために、何ヶ月もかけて準備した就職活動の成果がすべて無駄になることを強く認識しておく必要があります。

他社選考への影響

不正行為の影響は、当該企業の選考だけにとどまらない場合があります。

GROWはIGS社によって受検データが一元管理されており、同じテスト会社を利用する他社にも不正フラグの情報が共有される可能性があります。

GROWは近年導入企業が増加しており、大手企業からスタートアップまで幅広い企業で採用されているため、一社での不正が他社選考にも波及するリスクがあります。

特に同じ業界の複数企業を受けている場合、一度の不正行為が業界全体での選考機会を失うことにつながりかねません。

また、企業の人事担当者間のネットワークを通じて不正情報が共有されるケースもゼロではなく、予想外の範囲に影響が広がるリスクも考慮すべきです。

一度の不正行為が就職活動全体を台無しにする可能性があることを、十分に理解しておくべきです。

大学への報告と後輩への影響

企業によっては、不正行為が確認された場合に受検者の所属大学に報告するケースがあります。

特に大学推薦枠やインターンシップ経由での選考において不正が発覚した場合、大学のキャリアセンターに通知される可能性が高いです。

大学に報告された場合、学内での処分として推薦枠の利用停止や就職支援サービスの一部制限が科される可能性があります。

さらに深刻なのは、同じ大学の後輩の就活にも悪影響を及ぼす可能性があることです。

企業が特定の大学からの応募者に不信感を抱けば、翌年以降の推薦枠の削減やリクルーティング活動の縮小につながりかねません。

自分一人の行動が大学全体の就職実績に影響を与えるリスクがあることを十分に認識しておく必要があります。

ChatGPTを「正しく」活用したGROW対策方法

ChatGPTはGROWの本番で使うべきではありませんが、対策段階では有効な学習ツールになります。

ここでは、ChatGPTを正しく活用してGROW対策を効率化する具体的な方法を紹介します。

GROWで測定されるコンピテンシーをChatGPTで理解する

GROWの対策で最も重要なのは、GROWで測定されるコンピテンシーの内容を正確に理解することです。

ChatGPTに「GROWで測定される主なコンピテンシー（リーダーシップ、課題設定力、異文化理解力、協働力など）について、それぞれ具体的にどのような行動特性を指すのか教えてください」と質問すれば、各コンピテンシーの本質を深く理解できます。

また、「GROWの評価において自己評価と他者評価の整合性が重要な理由を教えてください」と質問すれば、360度評価の仕組みを理解した上で適切な準備ができます。

GROWの評価では自己認知の正確さが重要な指標となるため、自分のコンピテンシーを正確に把握しておくことが最善の対策です。

ChatGPTに「自分のリーダーシップ力を客観的に評価するためのチェックリストを作成してください」と依頼すれば、自己分析の精度を高めるためのツールが得られます。

コンピテンシーの理解を深めることは、GROW対策だけでなく面接での自己アピールにも直結する重要な準備です。

360度評価に備えた自己分析をChatGPTでサポート

GROWの360度評価で良い結果を得るためには、自分自身の強みと弱みを正確に把握しておくことが不可欠です。

ChatGPTに「大学生活で以下の経験をしました。（具体的な経験を記述）この経験から、GROWのコンピテンシーに照らしてどのような強みがあると分析できますか」と質問すれば、自分では気づきにくい強みを客観的に発見できます。

また、「周囲の友人から見た自分の印象と、自分が考える自分の印象のギャップを縮めるためにはどうすればよいですか」と相談すれば、自己認知の正確さを高めるためのアドバイスを受けることが可能です。

GROWでは自己評価と他者評価の一致度が重要であるため、日頃から周囲に自分の印象を聞く習慣を身につけておくことが効果的な対策になります。

ChatGPTに「360度評価に備えて、友人に聞いておくべき質問リストを作成してください」と依頼すれば、評価者に指名する予定の友人との対話を深めるための材料が得られます。

自己分析の深さがGROWの結果に直結するため、ChatGPTを自己理解のサポートツールとして積極的に活用しましょう。

評価者選びの戦略をChatGPTに相談

GROWでは受検者が評価者を指名するため、誰に評価を依頼するかが結果に大きく影響します。

ChatGPTに「GROWの360度評価で評価者を選ぶ際のポイントを教えてください」と質問すれば、評価者の選定基準や注意点について体系的なアドバイスを得ることができます。

評価者を選ぶ際は、自分をよく知っている人、異なる場面（サークル、ゼミ、アルバイトなど）で自分と接している人を幅広く選ぶことが望ましいです。

ChatGPTに「サークルの友人、ゼミのメンバー、アルバイトの先輩の中から評価者を選ぶ場合、どのような観点で選ぶのが最適ですか」と相談すれば、評価者の多様性を確保するためのアドバイスを受けることが可能です。

評価者に高い評価を依頼するのではなく、自分のことを正確に評価してくれる人を選ぶことが、GROWで信頼性の高いプロファイルを得るための鍵です。

評価者の選定は一度しかできないため、事前にChatGPTで戦略を整理し、最適な評価者の組み合わせを検討しておくことが重要です。

GROWのChatGPTに頼らない正攻法の対策

GROWは正しい対策を行えば、自分自身の魅力を最大限にアピールできるテストです。

ここでは、GROWの正攻法の対策方法と受検に向けた準備のポイントを紹介します。

日頃の行動を振り返り、コンピテンシーを意識する

GROWの対策で最も効果的なのは、日頃の行動を意識的にコンピテンシーの観点から振り返ることです。

GROWで測定されるコンピテンシーには、リーダーシップ、課題設定力、異文化理解力、協働力、個人的実行力、自己と他者を活かす力などが含まれます。

これらのコンピテンシーは日常生活の中での具体的な行動として現れるものであり、自分がどの場面でどのコンピテンシーを発揮しているかを把握することが重要です。

たとえば、サークルのイベントで企画を立案した経験は「課題設定力」に、メンバーの意見をまとめた経験は「協働力」に関連しています。

日頃から自分の行動をコンピテンシーの枠組みで意識することで、自己評価パートで自分の強みを正確に回答できるようになります。

また、他者評価との一致度を高めるためには、周囲の人にも自分の強みが伝わるような行動を日常的に心がけることが大切です。

評価者とのコミュニケーションを深める

GROWの360度評価で良い結果を得るためには、評価者と深い信頼関係を築いておくことが重要です。

評価者として依頼する相手には、受検前に「GROWの360度評価で評価者を引き受けてほしい」と丁寧に依頼し、テストの趣旨を説明しましょう。

評価者に対して「高い評価をつけてほしい」と依頼するのは不正行為に該当するだけでなく、前述の通りGROWのAIに検知されるリスクがあるため絶対に避けるべきです。

評価者には「正直に評価してほしい」と伝えることが最善であり、正直な他者評価こそがGROWで信頼性の高いプロファイルを生成するための鍵です。

評価者を選ぶ際は、表面的な関係の友人よりも、自分の行動や考え方をよく理解している人を選ぶ方が、より正確な評価データが得られます。

サークル、ゼミ、アルバイトなど異なる場面で自分を知っている人を幅広く選ぶことで、多角的で信頼性の高い他者評価が得られます。

自己認知を高めるトレーニング

GROWの評価において最も重要な要素の一つが、自己認知の正確さです。

自己認知とは、自分自身の強みや弱み、行動パターンを正確に把握する能力であり、GROWでは自己評価と他者評価の一致度として測定されます。

自己認知を高めるためには、日頃から周囲の人に「自分のどこが強みだと思うか」「改善すべき点は何か」と率直にフィードバックを求める習慣が効果的です。

大学のキャリアセンターが提供する自己分析ワークショップやグループディスカッション練習に参加することも、他者の視点を通じて自分を理解する良い機会になります。

自己認知が高い人は、面接においても自分の強みと弱みを正直かつ説得力をもって語れるため、GROW対策を通じて培った自己認知力は選考全体でプラスに働きます。

GROWの対策は特別な知識やスキルの習得ではなく、自分自身をより深く理解するプロセスであるため、就活全体の準備としても非常に有効です。

GROWとChatGPTに関するよくある質問

GROWでのChatGPT利用について、就活生からよく寄せられる質問に回答します。

正しい知識を持って、リスクのある行動を避けることが重要です。

GROWの他者評価で友人に高い評価をつけてもらうのは不正ですか？

評価者に意図的に高い評価をつけるよう依頼することは、テストの利用規約に違反する不正行為に該当します。

GROWの360度評価は、評価者が受検者の実際の行動を観察した上で正直に回答することを前提として設計されています。

意図的に高い評価をつけるよう依頼した場合、前述の通りGROWのAIが評価者の回答パターンを分析して不自然な評価として検出するリスクがあります。

すべての項目で最高評価がつく、複数の評価者が完全に一致した回答をするなどの統計的に不自然なパターンは、AIによって自動的にフラグが立てられます。

仮に検出を免れたとしても、不正に得た高い評価をもとに入社した場合、実際の能力とのギャップが入社後に明らかになり、ミスマッチの原因となります。

評価者には正直な評価を依頼し、ありのままの自分を反映したプロファイルを企業に提示することが、長期的に見て自分自身のためになります。

GROWは他のWebテストに比べて対策が難しいのでは？

GROWは他のWebテストとは対策のアプローチが異なりますが、対策ができないわけではありません。

SPIや玉手箱のように対策本で問題を解く練習は不要ですが、自己分析を深め、自分のコンピテンシーを正確に把握することがGROW対策の本質です。

むしろ、GROWの対策は日常生活の中で自然に行えるものが多く、特別な勉強時間を確保する必要がないという点では対策のハードルは低いとも言えます。

日頃から自分の行動をコンピテンシーの枠組みで振り返ること、周囲の人にフィードバックを求めること、評価者として適切な人を選ぶことが主な対策です。

GROWの対策を通じて培った自己認知力やコンピテンシーの理解は、面接やグループディスカッションなど他の選考フェーズでも大いに役立ちます。

GROW対策は就活全体の準備と直結しているため、他のテスト対策と並行して無理なく進められます。

GROWを導入している企業はどのような業界に多いですか？

GROWは、人材のポテンシャルやコンピテンシーを重視する企業を中心に導入が広がっています。

特にコンサルティング業界、IT業界、スタートアップ企業など、変化の激しい環境で活躍できる人材を求める企業での導入が目立ちます。

また、大手メーカーや商社など、グローバルに事業を展開する企業では異文化理解力や協働力を重視する観点からGROWを採用しているケースがあります。

GROWはまだSPIや玉手箱ほど普及してはいませんが、AI不正が社会問題化する中で360度評価の信頼性が再評価されており、導入企業は増加傾向にあります。

志望企業がGROWを導入しているかは、就活情報サイトや先輩の体験談で確認できるため、エントリー前に調べておくことをおすすめします。

GROWの導入企業は今後も増えると予想されるため、360度評価の仕組みを理解しておくことは長期的な就活準備として有益です。

まとめ

GROWはIGS社が提供するAI活用の360度評価テストであり、ChatGPTやGeminiなどのAIでは評価結果を操作することが構造的に不可能なテストです。

GROWの評価データの大部分は他者評価から構成されており、受検者本人がAIを使って操作できる領域は極めて限定的です。

自己評価パートをAIで偽った場合も、他者評価との乖離が検出され、かえって評価が下がるリスクがあります。

発覚した場合は内定取り消しや他社選考への影響など、就職活動全体に深刻なダメージを与えます。

一方で、ChatGPTは対策段階では有効な学習ツールです。

コンピテンシーの理解を深めたり、自己分析をサポートしたり、評価者選びの戦略を整理したりと、GROW対策を効率化するために活用できます。

AIを「カンニングツール」ではなく「学習パートナー」として正しく活用し、自己認知を高めてありのままの自分を伝えることがGROW対策の最善策です。

監修者

柴田貴司

明治大学院卒業後、就活メディア運営｜自社メディア「就活市場」「Digmedia」「ベンチャー就活ナビ」などの運営を軸に、年間10万人の就活生の内定獲得をサポート